AI换脸是人工智能一个有趣的功能,那它是通过什么方法实现的?

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大土豆td123
2019-08-03 · TA获得超过2.4万个赞
知道小有建树答主
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高科技,不太懂,但是好坏还是可以说说
前几天网上有一个“将朱茵的黄蓉换成杨幂的脸”的话题异常火爆,这个话题的由来是有一位热心网友用AI技术将94版《射雕英雄传》里朱茵所饰演的黄蓉的整个脸换成了杨幂的脸,整个视频中主体的轮廓清晰,表情自然生动,着实挺惊艳的。



而在惊艳的背后,让人不免担心连表演这样非常具有人性表达的行为动作,AI都可以做得如此之好,真正的智能机器人到底距离我们有多远?之前霍金就曾警告过人类“人工智能的全面发展将宣告人类的灭亡”。



人工智能到底会不会给人类带来威胁,其实在没有到那一天的时候,我们永远也不知道。但是从现在AI的发展我们可以看出些许端倪,就目前的AI技术而言,虽然AI做的一些事情感觉是挺惊艳的,而且AI其实已经运用到了我们生活的方方面面。但是普遍的认知是,人工智能要真正地对人类产生威胁起码得能有自己的思维,而目前AI所做的一系列都还是基于人类给它设定的程序,进行深度的学习之后,才能做相关的事情。但这也这并不代表人工智能就没有危险。



如以上的AI“换脸”技术,一旦被不法分子利用还是非常可怕的,之前网上有很关于奥巴马的恶搞视频,其实都是通过AI实现的。但是技术是没有原罪的,我们不能因为菜刀能够杀人就不生产菜刀了。
而至于人工智能发展到一定程度了,会不会拥有思维?会不会像电影《普罗米修斯》中的那样,人类遭到了生化人的报复?这些事情只有交给千百年后的人们了,谁也不知道那时整个世界又将是一种什么样的景象!

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呵呵呵上课你猜
高粉答主

2020-09-20 · 醉心答题,欢迎关注
知道小有建树答主
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AI 可以换脸了?以后别人给你视频你也不能相信了。

最近某个 Reddit 用户将“神奇女侠” 盖尔·加朵(Gal Gadot) 的脸,P到了成人视频上,效果相当不错,而且他使用的是时下火爆的机器学习技术。

这一技术的关键在于,替换的脸要和原视频上的脸表情同步。大致原理是通过算法识别出面部的特定结构——不仅仅是眼睛、鼻子、嘴巴的位置,也包括颧骨、下巴、脸颊的形状,然后按照这些特征点做替换。目前这一技术并没有达到以假乱真的地步。

其实类似的面部替换技术,早就被广泛运用在大片里了。例如半兽人、咕噜、阿凡达,它们都用了动作捕捉(Motion Capture)技术。动作捕捉技术常用于电影工业,游戏产业,比如:《加勒比海盗》中的戴维·琼斯(Davy Jones)小岛秀夫的《死亡搁浅》

严格说,这一技术属于动作捕捉技术的一个小类,叫面部捕捉(face capture)。那些脸上的黄点,是表情变化中的关键点,就像脸的“关节”一样,计算机只需要这些信息就能合成表情。而在面部识别技术中,它被称为面部追踪(face tracking)。

绝大多数商业作品只是用这种技术制作奇幻生物,然而工业光魔公司(Industrial Light & Magic)更进一步,在银幕上复活了已经故演员。

恐怖片演员彼得·库欣逝世于1994年。2016年在电影《星球大战外传:侠盗一号》中,技术人员将他拉进现代的巨幕。这位“现代”演员的背后是另外一位演员盖·亨利,技术人员捕捉了盖·亨利的表情,然后合成了数字版的彼得·库欣。虽然两位演员的脸挺相似的,但是技术人员仍旧要处理很多细节问题,比如彼得·库欣发“啊”这个音的时候是不动上嘴唇的。

这一技术引发了不少争论,一些人表示不能接受。虽然电影获得了肖像授权,仍旧有一些伦理问题亟待回答,我们应该在荧幕上复活故去的演员么?

深度学习,另辟蹊径

动作捕捉技术的关键在于识别人的表情,特别是脸上那些关键的位点。而深度学习技术也能满足这一要求,一些研究团队甚至演示了伪造美国前总统小布什,奥巴马,现任总统特朗普,以及俄国总统普金的视频。

深度学习技术和那些专门的影视工业技术相比,得到的结果要粗糙很多,更容易识别出来,然而它也要便宜很多。谷歌、微软、亚马逊这些大公司的软件技术和平台都是公开的,深度学习技术飞速发展,很多论文都在研究者之间共享,而且家用级别的显卡就能处理深度学习算法,不一定要用到云计算和超级计算机等技术。

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NOKOV度量动作捕捉
2023-03-16 · 国产红外光学三维动作捕捉系统
NOKOV度量动作捕捉
度量科技专注于自主研发、生产和销售Nokov光学三维动作捕捉系统并提供相应技术服务,已获10余项专利,是国家高新技术企业。动作捕捉系统可应用于机器人、无人机、虚拟现实、电影游戏制作等领域。
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AI换脸是一种利用人工智能技术,将一张人脸替换成另一张人脸的功能。它的原理主要是基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),这是一种可以生成逼真图片的深度学习模型。GAN由两个网络组成:一个生成器(generator)和一个判别器(discriminator)。生成器的任务是根据输入的人脸图像,生成目标人脸图像;判别器的任务是判断生成的图像是否真实。通过不断地训练和对抗,生成器可以学习到如何合成逼真的人脸图像,而判别器可以提高对真假图像的识别能力。
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林里有鹿有孤独
2019-07-31 · TA获得超过505个赞
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人脸检测 → 多人脸区域分别做面部关键点检测 → 面部区域分割 → 图像线性融合
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他咯兔卡
2019-07-31 · TA获得超过2.4万个赞
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他通过大数据技术在后台收集所有资源,然后给你换脸
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